模式识别的军事应用 10

计算机视觉是工程和科学领域中一个具有挑战性的重要研究领域。 计算机视觉是一门综合性学科，吸引了来自各个学科的研究人员参与其研究。 其中包括计算机科学与工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学和认知科学等。

视觉是制造、检测、文档分析、医疗诊断和军事等应用中各种智能自主系统不可或缺的一部分。 由于计算机视觉的重要性，一些先进国家，如美国，已将计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基础问题，即所谓的大挑战。 计算机视觉的挑战是为计算机和机器人开发与人类相当的视觉能力。

机器视觉需要图像信号、纹理和颜色建模、几何处理和推理以及对象建模。 一个有能力的视觉系统应该将所有这些过程紧密集成在一起。 [NEG91] 计算机视觉作为一门学科始于60年代初，但在计算机视觉的基础研究方面取得了许多重要进展，是在80年代取得的。

如今，计算机视觉已成为一门有别于人工智能、图像处理、模式识别等相关领域的成熟学科。 计算机视觉与人类视觉息息相关，正确认识人类视觉将对计算机视觉的研究非常有益。 为此，我们将从人类视觉开始。

主战坦克的火控系统。

空中优势飞机的超视距空战。

单兵综合装备，如陆地勇士。

模式识别具有广泛的应用。 在生物学中，鉴定染色体对于遗传学研究很有价值，鉴定细胞已成功用于研究人类血细胞。 在医学上，对心电图、脑电图、各种内脏器官的各种透视平面进行鉴定分析，可以准确找出疾病的位置，是诊断疾病的重要手段。

在遥感技术中，通过对人造地球卫星遥感图像的处理和识别，可以研究地球的资源和勘探，可以预防洪水、海洋污染等自然灾害，可以进行作物品种调查和产量估算，可以进行森林资源调查，可以进行军事情报。 在公安侦查中，使用图形处理和识别（如指纹、脚印、掌纹、外貌和各种痕迹）可以帮助破案。 在语言学中，文本识别已经应用于文本翻译、文献检索、邮件自动分拣等，而语音识别可以应用于声控计算机，使人们不需要在键盘上输入命令，直接通过说话来操作计算机。

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波音公司在QF-16战斗机上集成了新的人工智能技术。

1.卫星图像处理。

卫星图像处理是用计算机分析遥感图像以达到预期结果的技术。 卫星图像处理方法在地图制图中的持续应用，不仅为地图制作者提供了更准确的数据信息，而且可以有效弥补传统地图制作带来的不足，为制图人员提供便利。

2.医学图像处理。

医学影像部分涵盖X射线、CT、MRI、超声、核成像五种医学影像，重点分析各类影像的成像原理和临床应用。 医学图像处理部分包括医学图像处理、图像增强、图像分割、图像配准和图像可视化等基本概念。

3.人脸识别、特征识别。

人脸识别，又称人脸识别、人脸识别、人脸识别等，人脸识别使用万能摄像头作为获取识别信息的设备。 以非接触方式获取被识别对象的面部图像，计算机系统在获取图像后与数据库图像进行比对后完成识别过程。

人脸识别是一种生物特征识别方法，比指纹识别等传统识别方法更容易被用户接受，具有实时、准确、高精度、易用、高稳定性、难伪造、性价比高、非侵入性等特点。

4.显微图像处理。

显微图像是在显微镜下观察到的图像。 随着计算机图像处理技术和模式识别的发展，显微图像的分析处理已逐渐应用于科学研究，其中最重要的方面之一是微生物的分类和鉴定。

5.汽车障碍物识别。

为了让汽车具有自动驾驶的能力，第一步必须具有与人类相同的形状识别能力，以便了解周围的情况。 自动驾驶汽车上的摄像头和激光雷达就像汽车的眼睛一样，检测和识别道路和行人。

由于图像信息极其丰富，且难以手动建模，深度学习可以最大限度地发挥其优势。 换句话说，深度学习就是识别摄像头和雷达中检测到的信息，然后通过芯片的计算得出结论。

1 平面设计。

2 界面设计。

3 插图设计。

4 网页设计。

5 绘画和数字艺术。

6 数字图像后处理。

7 动画和CG设计。

8 效果图的后期制作。

不仅仅是分类，用途广泛。 经过多年的研发，模式识别已成为一种比较先进的技术，广泛应用于文字识别、语音识别、指纹识别、遥感图像识别、人脸识别、手写字符识别、工业故障检测、精准制导等领域。

模式识别的定义：它是对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以描述、识别、分类和解释事物或现象的过程。 基于贝叶斯概率论和神农的信息论，信息的处理过程更接近于人脑的逻辑思维过程。

现在有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别法和结构模式识别法。 人工神经网络是模式识别中常用的方法，近年来发展起来的人工神经网络模式识别方法已逐渐取代传统的模式识别方法。